洗护用户画像建立的方法、装置、存储介质和程序产品与流程

1.本技术涉及智能家电技术，尤其涉及一种洗护用户画像建立的方法、装置、存储介质和程序产品。


背景技术：

2.随着科技的发展，智能家电也在日常生活中得到普及，智能家电中通常设置有固定的运行程序以控制智能家电的运行。
3.智能洗衣机是常用的家电设备，智能洗衣机通过建立用户画像，在用户使用洗衣机的过程中，可以根据该用户画像为用户推荐需要的洗涤程序，带给用户更好的洗衣体验。
4.目前，一般是基于用户声纹信息、用户的信息(例如年龄、性别等)及其洗涤习惯来建立用户画像，这需要海量的用户信息数据和用户洗涤信息才能建立精准的用户画像，当洗涤信息很少或者用户信息不全，则很难准确的对用户进行用户画像的构建。


技术实现要素：

5.本技术提供一种洗护用户画像建立的方法、装置、存储介质和程序产品，用以解决由于洗涤信息很少或者用户信息不全难以准确的对用户进行用户画像构建的问题。
6.第一方面，本技术提供一种洗护用户画像建立的方法，包括：
7.获取使用洗衣机的第一用户的洗涤信息和所述第一用户使用的账号信息，所述洗涤信息包括洗涤时间和洗涤程序；
8.将所述第一用户的洗涤信息和使用的账号信息输入预先训练得到的用户画像模型，得到所述第一用户的用户画像，所述用户画像模型是根据大量训练数据训练得到的，所述训练数据包括用户信息、用户声纹信息、用户的洗涤信息和画像标签，所述用户信息包括用户账号信息、用户性别和用户年龄，所述画像标签用于描述用户画像；
9.保存所述第一用户的用户画像。
10.可选的，还包括：
11.获取大量所述训练数据；
12.通过大量所述训练数据对预设模型进行训练得到所述用户画像模型。
13.可选的，所述训练数据包括的用户信息和用户声纹信息在训练过程中的权重不同，其中，所述用户信息的权重大于所述用户声纹信息的权重。
14.可选的，所述用户信息的权重为80％，所述用户声纹信息的权重为20％。
15.可选的，所述画像标签包括：女士标签、男士标签和老人标签。
16.第二方面，本技术提供一种洗护用户画像建立的装置，包括：
17.获取模块，用于获取使用洗衣机的第一用户的洗涤信息和所述第一用户使用的账号信息，所述洗涤信息包括洗涤时间和洗涤程序；
18.处理模块，用于将所述第一用户的洗涤信息和使用的账号信息输入预先训练得到的用户画像模型，得到所述第一用户的用户画像，所述用户画像模型是根据大量训练数据
训练得到的，所述训练数据包括用户信息、用户声纹信息、用户的洗涤信息和画像标签，所述用户信息包括用户账号信息、用户性别和用户年龄，所述画像标签用于描述用户画像；
19.保存模块，用于保存所述第一用户的用户画像。
20.可选的，还包括：
21.获取模块，用于获取大量所述训练数据；
22.训练模块，用于通过大量所述训练数据对预设模型进行训练得到所述用户画像模型。
23.第三方面，本技术提供一种洗护用户画像建立的装置，包括：至少一个处理器、存储器、收发器；
24.所述处理器控制所述收发器的接收动作和发送动作。
25.所述存储器存储计算机执行指令；
26.所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行第一方面所述的方法。
27.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时实现第一方面所述的方法。
28.第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现第一方面所述的方法。
29.本技术提供的洗护用户画像建立的方法、装置、存储介质和程序产品，当有未加入家庭账号的用户操控洗衣机时，洗衣机或者洗衣机的控制设备可以基于获取到的用户的洗涤信息和用户的账号信息，输入服务器预先训练好的用户画像模型预测得到用户画像，当该用户再次使用洗衣机，服务器根据用户的账号信息查询到该用户的用户画像，并基于该用户画像通过洗衣机的控制设备为用户推荐需要的洗涤程序，带给用户更好的洗衣体验。另外，服务器接收到洗衣机或者洗衣机的控制设备发送的大量的用户信息、用户声纹信息、用户的洗涤信息，制作成数据集，并基于这些信息训练用户画像模型，并基于这些信息训练用户画像模型，这些信息获取成本低，且真实性高。
附图说明
30.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
31.图1为本技术适用的一种应用场景的示意图。
32.图2为家庭账户添加页面的一种示意图。
33.图3为本技术实施例一提供的一种洗护用户画像建立的方法的流程示意图。
34.图4为本技术实施例二提供的一种洗护用户画像建立的方法的信令流程图。
35.图5为本技术实施例三提供的一种洗护用户画像建立的装置的结构示意图。
36.图6为本技术实施例四提供的一种洗护用户画像建立的装置的结构示意图。
37.通过上述附图，已示出本技术明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本技术构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本技术的概念。
具体实施方式
38.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
39.智能洗衣机是常用的家电设备，通过为使用智能洗衣机的用户建立用户画像，该用户画像可以理解为将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。在用户使用洗衣机的过程中，可以根据该用户画像为用户推荐需要的洗涤程序，带给用户更好的洗衣体验。目前，一般是基于用户声纹信息、用户的信息(例如年龄、性别等)及其洗涤习惯来建立用户画像，这需要海量的用户信息数据和用户洗涤信息才能建立精准的用户画像，当洗涤信息很少或者用户信息不全，则很难准确的对用户进行用户画像的构建。
40.针对现有技术中的上述问题，本技术提供一种洗护用户画像建立的方法、装置、存储介质和程序产品，通过获取加入家庭账号的用户的信息(例如年龄、性别等)，并通过洗衣机或者洗衣机的控制设备获取用户的声纹信息。将获取到的大量的家庭账号的用户信息和用户声纹信息按照不同权重制作训练数据集，其中，用户信息的权重大于用户声纹信息，设置不同的画像标签，该画像标签用于描述用户画像。该训练数据集用于神经网络的训练，利用训练得到的模型，根据用户的洗涤信息和使用的账号信息预测得到未加入家庭但操控洗衣机的用户画像。在没有加入家庭账号的用户操控洗衣机时并且没有获取到该用户的声纹信息的情况下，也能通过获取用户的洗涤习惯，得到用户画像，服务器根据该用户画像为该家庭账号对应的洗衣机或洗衣机的控制设备推荐更适合的洗涤程序。
41.图1为本技术适用的一种应用场景的示意图。如图1所示，洗衣机的控制设备101、洗衣机102和服务器103之间通过互联网进行信息交互。服务器103中的处理器被配置可以执行相应的计算机程序以实现对洗衣机102和洗衣机的控制设备101的各种功能的相应的控制操作。服务器103也可以为服务器集群，本实施例对此不作限定。可以理解，洗衣机的控制设备101、洗衣机102和服务器103的数量均可以为多个，图中未示出。
42.另外，本技术实施例对于洗衣机102的类型不作限定，洗衣机102可以为滚筒洗衣机、搅拌式洗衣机等各种类型的洗衣机，且该洗衣机可以有语音识别功能，也可以没有语音识别功能。本技术实施例对于洗衣机的控制设备101的类型不作限定，洗衣机的控制设备101可以为手机、平板电脑、台式电脑等安装洗衣机app的电子设备，通过洗衣机的控制设备101上安装的app实现洗涤程序的展示和选择。
43.图2为家庭账户添加页面的一种示意图，如图2所示，该添加页面内显示有账户信息201和账户添加区域202。
44.用户可以在洗衣机的控制设备20显示的添加页面内点击账户信息查看控件，查看该家庭的账户信息，该账户信息可以包括账号、家庭名称等，账号可以是手机号、邮箱号、即时通讯软件的账号或者用户自定义的账号。
45.账户添加区域202内显示有“我的家人”控件，用户通过对“我的家人”控件进行点击操作查看该账户已经添加的家庭成员的信息。同时，在账户添加区域202内还显示有添加控件203，添加控件203用于添加新的家庭成员。用户点击添加控件203之后，可以进一步添
加新增成员的性别、年龄等信息。
46.需要说明的是，一个家庭账号下可以添加多个家庭成员，该多个家庭成员的用户信息不同，该多个家庭成员共同使用一个家庭账号。
47.下面以具体地实施例对本技术的技术方案以及本技术的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本技术的实施例进行描述。
48.参考图3，图3为本技术实施例一提供的一种洗护用户画像建立的方法的流程示意图，该方法可以由服务器、洗衣机的控制设备或者由洗衣机执行，本实施例可以以执行主体为服务器为例进行说明，该方法包括如下步骤。
49.步骤301、获取使用洗衣机的第一用户的洗涤信息和第一用户使用的账号信息，洗涤信息包括洗涤时间和洗涤程序。
50.该第一用户为未加入家庭账号的用户，当第一用户通过洗衣机选择洗涤程序后，洗衣机能够获取到第一用户的洗涤信息。可选的，洗衣机可以将该洗涤信息发送给洗衣机的控制设备或者服务器，洗衣机的控制设备或者服务器根据洗衣机的标识能够获取到第一用户使用的账号信息。
51.或者，用户通过洗衣机的控制设备选择洗涤程序后，洗衣机的控制设备获取到第一用户的洗涤信息。可选的，洗衣机的控制设备可以将第一用户的洗涤信息和第一用户使用的账号发送给服务器。
52.例如，当洗衣机被未加入家庭的第一用户操控时，洗衣机或者洗衣机的控制设备获取到的洗涤信息是：洗涤程序为大物洗程序，洗涤时间为下午16:00。
53.步骤302、将第一用户的洗涤信息和使用的账号信息输入预先训练得到的用户画像模型，得到第一用户的用户画像。
54.上述用户画像模型是服务器根据采集到的大量的训练数据得到，该训练数据包括用户信息、用户声纹信息、用户的洗涤信息和画像标签。用户信息包括用户信息包括用户账号信息、用户性别和用户年龄。用户声纹信息用于用户根据声纹特征设定画像标签，例如，有方言口音的信息可设定为“老人”标签。
55.可选的，在训练过程中，用户信息的权重大于用户声纹信息的权重，例如，该用户信息权重为80％，该用户声纹信息的权重为20％，或者，该用户信息权重为85％，该用户声纹信息的权重为15％。当然，用户信息的权重和用户声纹信息的权重也可以相同。
56.本实施例对训练数据集中用户信息权重和用户声纹信息权重的说明只是举例，并不构成限定。服务器在训练用户画像模型过程中，是一个不断优化的过程，可以根据训练结果不断调整用户信息权重和用户声纹信息的权重比值。
57.画像标签可以包括：“女士”标签、“男士”标签和“老人”标签。
58.作为一种可能的实现方式，画像标签还可以设定为“单身贵族”标签、“全职妈妈”标签、“健身人士”标签等。
59.作为一种可能的实现，对于画像标签的设定有如下方式：
60.具有洗涤程序多样化(例如，宝宝洗、羊毛洗大物洗等等)洗涤行为特征的信息，设定标签为“女士”。
61.具有洗涤程序单一化(例如，只使用一种洗涤程序)，并且只有在周末时间才洗衣
的洗涤行为特征的信息，设定标签为“男士”。
62.具有早晨洗衣洗涤习惯特征且声纹识别是方言居多特征的信息，设定标签为“老人”。
63.画像标签的设定还可以有如下方式：
64.具有频繁的在晚上时间洗衣的洗涤行为特征的信息，可设定为“女士”标签。
65.具有洗涤程序的选择大多为针对特殊材质衣物的(例如为牛仔、衬衣等)洗涤行为特征的信息，设定为“男士”标签。
66.具有洗涤程序单一化且声纹识别是方言居多特征的信息，设定为“老人”标签。
67.本实施例对画像标签的设定以及画像标签的设定方式的说明只是举例，并不构成限定。洗涤信息的多样化，可能会使画像标签的设定方式不同。
68.本实施例中，用户画像预测可以由服务器、洗衣机的控制设备或者洗衣机执行，通常情况下，该用户画像模型由服务器训练得到，服务器接收到洗衣机或者洗衣机的控制设备发送的大量的用户信息、用户声纹信息、用户的洗涤信息，制作成数据集，并基于这些信息训练用户画像模型。服务器训练得到用户画像模型之后，可以基于该用户画像模型进行用户画像的预测。
69.可以理解，用户画像模型的训练和使用可以由两个不同的服务器实现，可以由一个专用服务器训练用户画像模型，在训练完成后将用户画像模型发送给另一个专用服务器进行用户画像预测的模型。
70.当用户画像预测可以由洗衣机的控制设备或者洗衣机执行时，服务器可以将该训练好的用户画像模型发送到洗衣机或者洗衣机的控制设备上。当有未加入家庭账号的用户操控洗衣机时，使得洗衣机或者洗衣机的控制设备可以基于获取到的用户的洗涤信息和用户使用的账号信息输入该用户画像模型中，得到该用户的用户画像。
71.步骤303、保存第一用户的用户画像。
72.保存第一用户的用户画像时将该第一用户的用户画像与第一用户使用的账号信息关联，后续当第一用户再次使用洗衣机，可以根据第一用户使用的账号信息，查询到第一用户的用户画像，并基于该用户画像通过该洗衣机的控制设备为用户推荐需要的洗涤程序。
73.本实施例中，当有未加入家庭账号的用户操控洗衣机时，洗衣机或者洗衣机的控制设备可以基于获取到的用户的洗涤信息和用户的账号信息，输入服务器预先训练好的用户画像模型预测得到用户画像，当该用户再次使用洗衣机，服务器根据用户的账号信息查询到该用户的用户画像，并基于该用户画像通过洗衣机的控制设备为用户推荐需要的洗涤程序，带给用户更好的洗衣体验。另外，服务器接收到洗衣机或者洗衣机的控制设备发送的大量的用户信息、用户声纹信息、用户的洗涤信息，制作成数据集，并基于这些信息训练用户画像模型，并基于这些信息训练用户画像模型，这些信息获取成本低，且真实性高。
74.参考图4，图4为本技术实施例二提供的一种洗护用户画像建立的方法的信令流程图，本实施例在实施例一的基础上，详细描述设备之间的交互过程，且本实施例以服务器进行用户画像模型训练以及用户画像预测为例进行说明，如图4所示，本实施例提供的方法包括如下步骤。
75.步骤401、洗衣机的控制设备记录用户信息、用户声纹信息和用户洗涤信息。
76.步骤402、洗衣机记录用户信息、用户声纹信息和用户洗涤信息。
77.可以理解，步骤401和步骤402在执行时并没有先后顺序。
78.步骤403、洗衣机的控制设备发送用户信息、用户声纹信息和用户洗涤信息到服务器。
79.步骤404、洗衣机发送用户信息、用户声纹信息和用户洗涤信息到服务器。
80.可以理解，步骤403和步骤404在执行时并没有先后顺序。
81.步骤405、服务器按照用户信息与用户声纹信息不同权重制作训练数据集。
82.步骤406、服务器利用训练数据集训练用户画像模型。
83.步骤407、洗衣机的控制设备记录第一用户使用的洗涤信息和用户使用的账号信息。
84.步骤408、洗衣机的控制设备发送第一用户使用的洗涤信息和用户使用的账号信息到服务器。
85.步骤409、服务器将第一用户使用的洗涤信息和用户使用的账号信息输入用户画像模型，得到第一用户的用户图像。
86.步骤410、服务器保存第一用户的用户画像。
87.本实施例的流程，可用于执行实施例一的洗护用户画像建立的方法，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
88.参考图5，图5为本技术实施例三提供的一种洗护用户画像建立的装置的结构示意图。如图5所示，该设备50包括：获取模块501，处理模块502和保存模块503。
89.获取模块501，用于获取使用洗衣机的第一用户的洗涤信息和第一用户使用的账号信息，洗涤信息包括洗涤时间和洗涤程序。
90.处理模块502，用于将第一用户的洗涤信息和使用的账号信息输入预先训练得到的用户画像模型，得到第一用户的用户画像，用户画像模型是根据大量训练数据训练得到的，训练数据包括用户信息、用户声纹信息、用户的洗涤信息和画像标签，用户信息包括用户账号信息、用户性别和用户年龄，画像标签用于描述用户画像。
91.可选的，获取大量训练数据，通过大量训练数据对预设模型进行训练得到用户画像模型。
92.可选的，训练数据包括的用户信息和用户声纹信息在训练过程中的权重不同，其中，用户信息的权重大于用户声纹信息的权重。
93.可选的，用户信息的权重为80％，用户声纹信息的权重为20％。
94.可选的，画像标签包括：女士标签、男士标签和老人标签。
95.保存模块503，用于保存第一用户的用户画像。
96.该装置可应用于洗衣机或者洗衣机的控制设备，还可以应用于服务器。
97.本实施例的装置，可用于执行实施例一的洗护用户画像建立的方法，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
98.参考图6，图6为本技术实施例四提供的一种洗护用户画像建立的装置的结构示意图。该装置60可以是洗衣机的控制设备，也可以是服务器，该装置包括：处理器601、存储器602、收发器603，该处理器601执行存储器602存储的计算机执行指令，并控制收发器603的接收动作和发送动作，使得至少一个处理器执行实施例一或者实施例二中洗衣机的控制设
备或者服务器执行的方法步骤，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
99.本技术实施例五提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，该计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述实施例一或者实施例二任一项的洗护用户画像建立的方法的步骤，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
100.本发明实施例六提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现如上述实施例一或者实施例二任一项的洗护用户画像建立的方法的步骤，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
101.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本技术的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
102.应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本技术的范围仅由所附的权利要求书来限制。